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关键词： 光盘   光栅缺级   光栅衍射   光强  

摘要： 根据光盘的结构，可将光盘等效为反射光栅，光入射到光盘上会产生干涉和衍射现象，最后通过反射进入观察者眼睛.受单缝衍射因子调制反射后的光强会发生缺级现象，进而对观察到的光的颜色产生影响.本文论述了光栅缺级现象对光盘彩色线颜色的影响，通过实验探究了观察者角度、光盘旋转角度和光盘自身结构等参量对彩色线的颜色变化影响.本文所涉及的实验对器材和场地要求较少，可以为大学物理实验教学的创新设计型项目或高校物理相关专业课程的课外延伸提供参考.

关键词： 双卡套管路接头   光纤光栅   应力   密封性能   安装偏差   基础激励  

摘要： 航空管路系统由管体、卡箍和管路接头组成,与泵、阀和作动器连接,实现飞机的各项操控任务。管路接头作为连接和密封部件,在泵源流体脉动和基础激励作用下,容易导致其密封性能会下降、渗漏、泄漏甚至失效,对于飞机系统可靠性和安全性构成重大威胁。航空管路接头类型主要有永久式管路接头、可分离式管路接头和柱端式管路接头,其中可分离式管路接头又分为扩口式管路接头和无扩口式管路接头。无扩口式卡套式管路接头因其安装过程简单、减少漏点、节省空间、降低成本等优点,得到了广泛应用。目前,国内外学者对扩口式管路接头的密封性能开展了研究,并取得了丰富的研究成果,其结果表明扩口锥面接触应力是评价接头密封性能最重要的指标,而且对于无扩口管路接头应力测试与密封性能分析报道较少,通过对接触应力的测试可以客4观的评议密封性能的衰减,但由于无扩口管路接头内部空间狭小,传统的传感器无法布置,因此,本文研究了基于光纤光栅的无扩口卡套式管路接头应力测试方法,并进行了不同工况下接头密封性能分析,为航空管路系统安全可靠运行提供了技术指导。 本文以卡套式管路接头为对象,采用仿真计算与试验测试相结合的方法,建立了考虑管路接头的管路系统有限元模型,分析了安装参数与结构参数对管路接头内部应力的影响,提出了基于光纤光栅传感的管路接头应力的测试方法,获得了不同装配状态、振动环境下管路接头应力的变化规律。具体进行的研究内容及其研究结果如下。 1)提出了基于等强度梁的光纤光栅应变传递系数标定试验方法,搭建了光纤光栅等强度梁试验系统,通过等间隔加载力作用,获得光纤光栅传感应变传递系数。在此基础上进一步进行了动态激振力对比试验,并于传统应变片测试结果进行了对比分析,验证了光纤光栅传感测量的有效性。 2)建立了考虑不同预紧力的管路系统有限元模型,分析了不同拧紧力矩下管接头的应力变化趋势和密封带宽变化,光纤光栅试验测试结果与仿真计算结果进行了对比验证。在此基础上,进一步讨论了管壁厚度、接触摩擦系数、材料参数管接头接触应力的变化规律。 3)建立了考虑初始安装角度偏差的管路接头有限元模型,分析了不同安装角度偏差对管路接头的应力变化趋势和密封带宽变化的影响,进一步分析了不同拧紧力矩下安装角度偏差对管路接头的应力变化影响,在此基础上,搭建了考虑初始安装角度偏差的管路接头应力测试系统,试验测试结果与仿真结算进行了对比验证。 4)考虑管路接头基础激励作用,搭建了基础激励下管路接头振动应力测试系统,开展了共振下和非共振状态下管路接头振动应力变化。并与仿真计算结果进行了对比验证。在此基础上,进一步讨论了不同激励幅值下管路接头振动应力的变化,揭示了基础激励下管接头振动应力的变化规律。 本文建立了管路接头的管路系统有限元模型,分析了不同拧紧力矩下管路接头的应力变化趋势和密封带宽变化,揭示了安装角度偏差对管路接头内部接触应力的影响规律,搭建了基础激励下管接头振动应力振动试验测试系统,获得了基础共振下和非共振状态下激励下管路接头振动应力的变化规律。本文的研究工作可为航空管路系统的运行状态监测与安全可靠运行提供技术指导。

关键词： 地震勘探   随机噪声建模   物理信息神经网络   波动方程   噪声数值模拟  

摘要： 地震勘探是探查油气资源的有效手段。因受到风吹草动、人类活动等干扰,采集到的地震勘探数据混杂着强而复杂的随机噪声,降低了地震勘探数据的信噪比,导致无法有效地提取地下信息。研究地震勘探随机噪声的传播规律,刻画出随机噪声的复杂特性,对后续的地震数据处理及提高地震数据质量提供了理论支撑,从而对地质结构进行正确解释。 随机噪声的传播过程满足噪声源激励下的波动方程,通过对波动方程求解可以模拟随机噪声在近地表的响应,而不同的噪声源激励需重新推导地震噪声波场解的表达式,难以适应复杂多变的地震噪声类型和特性。针对该问题,本文提出了基于物理信息神经网络的地震勘探随机噪声模型(Source Physics-informed Neural Network,SR-PINN),利用格林函数法数值模拟不同噪声源激励下的地震勘探随机噪声。该模型将随机噪声源看作在不同位置不同时刻的点源的叠加,引入物理信息神经网络学习噪声点源激励下的格林函数,进一步综合点源激励响应以预测地震勘探噪声。SR-PINN由PINN模块和噪声预测模块构成。PINN模块利用全连接神经网络,在噪声波动方程及初值条件约束下,无监督学习无限边界表面的格林函数,挖掘地震勘探噪声动力学规律。噪声预测模块基于格林函数法预测噪声源激励下的随机噪声,将不同噪声源激励下的噪声叠加对实际地震噪声进行数值模拟。本文方法在地震噪声波动方程驱动下,实现SR-PINN的无监督学习,能够灵活地模拟不同场景、不同噪声源激励的地震噪声,而不需要重新训练。同时,本文基于PINN的方法能够从已知波场中学习到噪声波动方程的弹性系数。 本文利用SR-PINN对沙漠地区地震勘探随机噪声进行数值模拟。沙漠地区的地震勘探随机噪声主要由风成噪声、近场人文噪声和远场人文噪声三部分组成。利用训练好的SR-PINN模型分别模拟风成噪声,近场人文噪声和远场人文噪声,对三类噪声的时域特征和频率特征进行对比。结果表明,风成噪声是构成沙漠地区随机噪声的主要成分,是导致噪声能量集中在低频区域的主要因素。将三类噪声叠加生成模拟噪声数据与实际噪声数据的时域特征、频域特征和统计特征进行对比。结果表明地震勘探随机噪声模型SR-PINN模拟的随机噪声和沙漠地区实际地震勘探随机噪声具有一致性,验证了SR-PINN地震勘探噪声模型的有效性和准确性。